import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取视频文件
cap = cv.VideoCapture('bike.mp4')
# 循环播放视频文件，同时显示原视频及其对应的灰度图
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("没有内容，退出啦 :) ")
        break
    # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 获得傅里叶系数
    fCoef = np.fft.fft2(gray)
    fCoef_shift=np.fft.fftshift(fCoef)
    # 2. 放大傅里叶系数，获得幅度谱(振幅谱）
    mag_spec = 20 * np.log(np.abs(fCoef))
    mag_spec1 = 20 * np.log(np.abs(fCoef_shift))
    # 调整缩放像素值的大小
    mag_spec = cv.normalize(mag_spec, None, 0, 255, cv.NORM_MINMAX, dtype=cv.CV_8U)
    mag_spec1 = cv.normalize(mag_spec1, None, 0, 255, cv.NORM_MINMAX, dtype=cv.CV_8U)

    # 在名为 "frame" 的窗口中显示灰度图像
    cv.imshow('frame', gray)
    # 在名为 "mg_spc" 的窗口中显示原振幅谱图像
    cv.imshow('mg_spc',mag_spec)
    # 在名为 "mg_spc_shift" 的窗口中显示shift后振幅谱图像
    cv.imshow('mg_spc_shift',mag_spec1)
    # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
# 释放视频捕捉资源
cap.release()
# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()
